Objetivo
Objetivo operativo
Establecer y verificar una baseline de seguridad para servicios de IA desplegados en cloud, cubriendo identidad, red, cifrado, datos, secretos, logging, exposición de endpoints y controles operativos del proveedor.
Límite explícito: No sustituye una auditoría completa del cloud landing zone, no valida todos los servicios de la cuenta/suscripción/proyecto y no atribuye cumplimiento regulatorio por el mero cumplimiento de esta baseline.
Cuándo se usa
- Antes de habilitar un servicio de IA cloud en producción.
- Al desplegar en una nueva cuenta/proyecto/suscripción, región o proveedor.
- Tras cambios relevantes de IAM, red, cifrado, endpoint, logging o tratamiento de datos.
- Durante revisión de arquitectura, hardening o auditoría de un workload de IA cloud.
Skills relacionadas: LLM Security Review para la capa de aplicación/modelo; Secure RAG Review para recuperación documental; AI Agent Security Review para workloads autónomos.
Entradas mínimas
- Obligatoria:Inventario de cuentas/proyectos/suscripciones y servicios de IA incluidos en el alcance.
- Obligatoria:Diagrama de red con endpoints públicos/privados, subredes, gateways, egress y conectividad con otros entornos.
- Obligatoria:Export o matriz de IAM: roles, service principals/workload identities y privilegios administrativos.
- Obligatoria:Configuración de cifrado y claves/KMS aplicables a datos, almacenamiento y servicios de IA.
- Obligatoria:Inventario de buckets/storage, datasets, logs y datos enviados al servicio de IA, con región/ubicación.
- Obligatoria:Configuración de secretos y credenciales de aplicaciones/servicios.
- Obligatoria:Configuración de audit logs, monitorización, alertas, cuotas y políticas de retención.
- Opcional:Evidencia de políticas organizativas, CSPM, policy-as-code o baseline del proveedor ya aplicada.
Secuencia operativa
- Delimitar el entorno cloud. Identificar cuentas/proyectos, regiones, servicios de IA, owners y dependencias. Entregable intermedio: Inventario de alcance cloud.
- Revisar IAM y privilegios. Verificar roles administrativos, identidades de workload, permisos de servicio y uso de credenciales estáticas. Entregable intermedio: Matriz de privilegios y excepciones.
- Revisar exposición de red. Comprobar endpoints públicos/privados, ingress, egress, DNS, peering y restricciones de acceso. Entregable intermedio: Mapa de exposición y controles de red.
- Revisar cifrado, claves y secretos. Verificar cifrado en tránsito/reposo, gestión de claves, rotación y almacenamiento de secretos. Entregable intermedio: Matriz dato/servicio → clave/secreto → control.
- Revisar datos, región y retención. Comprobar qué datos se envían al servicio, dónde se procesan/almacenan y qué retención/configuración aplica. Entregable intermedio: Registro de datos y ubicación/retención.
- Revisar logging, alertas y cuotas. Confirmar audit logs, eventos de administración, acceso, alertas, límites de consumo y cobertura de monitorización. Entregable intermedio: Matriz evento → log → retención → alerta.
- Revisar configuración específica del servicio de IA. Comprobar opciones de privacidad, exposición de endpoints, acceso a modelos y controles gestionados disponibles. Entregable intermedio: Baseline de configuración efectiva.
- Cerrar baseline. Registrar desviaciones, excepciones, evidencia y riesgo residual por entorno. Entregable intermedio: Cloud AI Security Baseline y registro de excepciones.
Principios de ejecución
Controles y evidencias
- IAM mínimo privilegio: Roles administrativos restringidos y workload identities cuando sea posible; evidencia: export IAM.
- Exposición de red: Endpoints y acceso limitados según arquitectura; evidencia: configuración de red/firewall/private endpoint.
- Cifrado y claves: Cifrado y KMS conforme a requisitos del entorno; evidencia: configuración de claves y servicios.
- Secretos: Uso de secret manager o mecanismo gestionado y ausencia de secretos embebidos; evidencia: referencias/configuración.
- Trazabilidad cloud: Audit logs de administración y acceso habilitados según capacidad del servicio; evidencia: configuración y muestra.
- Datos y región: Ubicación, retención y uso de datos documentados; evidencia: configuración del servicio y contrato/documentación cuando aplique.
- Cuotas y protección de abuso: Límites de consumo y alertas donde estén disponibles; evidencia: configuración efectiva.
Criterios de aceptación
- Todos los servicios y cuentas del alcance están inventariados con owner y región.
- Los privilegios administrativos y de workload están documentados y las excepciones justificadas.
- La exposición pública no prevista queda eliminada o escalada.
- Cifrado, claves, secretos y logs tienen evidencia verificable.
- Región y tratamiento de datos están documentados para el workload.
- Las desviaciones de baseline tienen propietario, riesgo y decisión registrada.
Límites y escalado
- Endpoint o dato sensible expuesto públicamente sin justificación aprobada.
- Permisos administrativos excesivos o credenciales estáticas compartidas.
- Región, retención o uso de datos del proveedor incompatibles con requisitos jurídicos/contractuales.
- Control crítico dependiente del proveedor sin evidencia suficiente.
Resultado
Baseline de seguridad cloud para IA con inventario de servicios, IAM, red, cifrado, secretos, datos/región, logging, configuración específica, evidencias y excepciones. Destino: expediente de arquitectura cloud y registro de excepciones.
SKILL.md portable
El SKILL.md contiene la misma versión operativa de la skill en formato Markdown portable: metadatos, objetivo, triggers, entradas, secuencia, controles/evidencias, criterios de aceptación, salida, límites y referencias. La versión Validada se congela y se acompaña de un hash SHA-256 separado. El hash acredita integridad del fichero, no firma digital ni no repudio. Autor y responsable permanecen como “No definido” hasta que exista una asignación formal.